헤이즐캐스트

이 문서는 실시간 데이터 플랫폼인 Hazelcast와 연구 지향 렌더링 시스템인 Mitsuba 3라는 두 가지 프로젝트에 대한 정보를 제공합니다. Hazelcast는 기능, 사용 사례 및 기여 지침을 자세히 설명하고 Mitsuba 3는 기능, 설치 및 사용 예에 ​​중점을 둡니다. 둘 다 사용자를 위한 포괄적인 문서와 지원 리소스를 제공합니다.

헤이즐캐스트

헤이즐캐스트란?

세계 최고의 기업들은 Hazelcast를 신뢰하여 애플리케이션을 현대화하고 이동 중인 데이터에 대해 즉각적인 조치를 취하여 새로운 수익원을 창출하고 위험을 완화하며 보다 효율적으로 운영합니다. 기업은 Hazelcast의 통합 실시간 데이터 플랫폼을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하고 기록 컨텍스트를 통해 데이터를 강화하며 데이터베이스나 데이터 레이크에 저장되기 전에 표준 또는 ML/AI 기반 자동화를 통해 즉각적인 조치를 취합니다.

Hazelcast는 이벤트 스트림 처리에 대한 Gartner 시장 가이드에 선정되었으며 스트리밍 데이터 플랫폼에 대한 GigaOm Radar 보고서의 리더로 선정되었습니다. Lowe's, HSBC, JPMorgan Chase, Volvo, New York Life 등과 같은 브랜드의 CXO, 건축가 및 개발자 커뮤니티에 참여하려면 hazelcast.com을 방문하세요.

헤이즐캐스트를 사용해야 하는 경우

Hazelcast는 다양한 유형의 워크로드를 처리할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.

실시간 애플리케이션 구축.

주요 특징

상태 저장 데이터 처리

Hazelcast에는 다음과 같은 데이터 처리 엔진이 내장되어 있습니다.

스트리밍/실시간 구축에 모두 사용할 수 있는 Jet

탄력적인 배치/정적 데이터 파이프라인. 헤이즐캐스트의 단일 노드는 1,000만 개를 집계하는 것으로 입증되었습니다.

초당 이벤트

10밀리초 미만의 대기 시간. Hazelcast 노드 클러스터는 수십억 개의 프로세스를 처리할 수 있습니다.

당 이벤트

두번째.

시작하기

시작하기를 따르세요.

가이드

Hazelcast를 설치하고 사용하려면

선적 서류 비치

다음에 대한 설명서를 읽어보세요.

Hazelcast 설치 방법과 기능 개요에 대한 심층적인 세부 정보입니다.

도움 받기

Slack을 사용하여 Hazelcast에 대한 도움을 받을 수 있습니다.

기여하는 방법

참여에 관심을 가져주셔서 감사합니다! 가장 쉬운 방법은 pull을 보내는 것입니다.

요구.

소스에서 빌드

Hazelcast를 구축하려면 최소한 JDK 17이 필요합니다.

저장소를 만들고 Maven 설치(또는 패키지)를 사용하여 다음을 빌드합니다.

포함된 Maven 래퍼 스크립트를 사용하는 것이 좋습니다.

동일한 로컬 Maven 배포판을 사용할 수도 있습니다.

Maven 래퍼 스크립트에서 사용되는 버전입니다.

또한 -Dquick 시스템을 설정하여 활성화되는 빠른 빌드가 있습니다.

더 빠른 로컬 빌드를 위해 유효성 검사 작업을 건너뛰는 속성(예: 테스트, 체크스타일)

유효성 검사, javadoc, 소스 플러그인 등) 확장 및 배포를 구축하지 않습니다.

모듈.

테스트

기본 빌드는 수천 개의 테스트를 실행한다는 점을 고려하세요.

상당한 시간이 걸립니다. Hazelcast에는 3가지 테스트 프로필이 있습니다.

빠른/통합 테스트 실행(실행 가능)

-P parallelTest 프로필을 사용하여 네트워크를 사용하지 않고 병렬로 실행됩니다.

느린 테스트를 실행하려면

또는 병렬로 실행할 수 없습니다.

다음을 사용하여 모든 테스트를 순차적으로 실행하려면

회로망.

일부 테스트에는 Docker를 실행해야 합니다. 이를 무시하려면 -Dhazelcast.disable.docker.tests 시스템 속성을 설정하세요.

PR을 개발할 때 새로운 테스트를 실행하는 것만으로도 충분합니다.

로컬에서 테스트의 관련 하위 집합입니다. 우리 PR 빌더가 러닝을 책임져 드립니다

전체 테스트 스위트.

특허

이 저장소의 소스 코드에는 다음 두 라이선스 중 하나가 적용됩니다.

저장소 전체의 기본 라이선스는 Apache License 2.0입니다.

헤더는 다른 라이센스를 지정합니다.

감사의 말

우리는 CLI 도구의 사용자 경험에 대해 (좋은 부분을) 빚지고 있습니다.

피코클리.

저작권

Copyright (c) 2008-2024, 헤이즐캐스트, Inc. All Rights Reserved.

자세한 내용은 www.hazelcast.com을 방문하세요.

예:

미츠바 렌더러 3

선적 서류 비치	튜토리얼 비디오	리눅스	맥OS	윈도우	PyPI

️

경고

️

현재 문서화되지 않은 불안정한 작업이 대량으로 진행되고 있습니다.

master 브랜치. 우리는 당신이 우리의 사용을 적극 권장합니다

최신 릴리스

추후 공지가 있을 때까지.

이미 다가오는 변경 사항을 시험해보고 싶다면 다음을 살펴보십시오.

이 포팅 가이드.

여기에는 앞으로 나올 대부분의 새로운 기능과 주요 변경 사항이 포함되어야 합니다.

소개

Mitsuba 3는 순방향 및 역방향 조명을 위한 연구 중심 렌더링 시스템입니다.

스위스 EPFL에서 개발된 운송 시뮬레이션입니다.

핵심 라이브러리와 기능을 구현하는 플러그인 세트로 구성됩니다.

재료와 광원부터 완전한 렌더링 알고리즘까지 다양합니다.

Mitsuba 3은 대상 변경이 가능 합니다. 이는 기본 구현과

데이터 구조는 다양한 작업을 수행하기 위해 변환될 수 있습니다. 을 위한

예를 들어, 동일한 코드로 스칼라(고전적인 한 번에 한 광선) RGB 전송을 모두 시뮬레이션할 수 있습니다.

또는 GPU의 차동 스펙트럼 전송. 이 모든 것이 기반이 됩니다

이 프로젝트를 위해 특별히 개발된 JIT( Just-In-Time ) 컴파일러인 Dr.Jit입니다.

주요 특징

• 크로스 플랫폼 : Mitsuba 3는 Linux( x86_64 ), macOS에서 테스트되었습니다.

  ( aarch64 , x8664 ) 및 Windows ( x8664 ).

• 고성능 : 기본 Dr.Jit 컴파일러는 렌더링 코드를 융합합니다.

  다음을 사용하여 최첨단 성능을 달성하는 커널로

  CPU 및 CUDA/OptiX 백엔드를 대상으로 하는 LLVM 백엔드

  레이 트레이싱 하드웨어 가속을 통해 NVIDIA GPU를 목표로 합니다.

• Python 우선 : Mitsuba 3는 Python과 긴밀하게 통합되어 있습니다. 재료,

  텍스처, 심지어 전체 렌더링 알고리즘도 Python으로 개발할 수 있습니다.

  시스템이 즉석에서 JIT 컴파일(및 선택적으로 차별화)을 수행합니다.

  이는 컴퓨터 그래픽 연구에 필요한 실험을 가능하게 하며,

  다른 학문.

• 차별화 : Mitsuba 3는 차별화 가능한 렌더러입니다.

  입력에 대한 전체 시뮬레이션의 파생물을 계산할 수 있습니다.

  카메라 포즈, 기하학, BSDF, 텍스처 및 볼륨과 같은 매개변수. 그것

  EPFL에서 개발된 최근 미분 가능 렌더링 알고리즘을 구현합니다.

• 스펙트럼 및 편광 : Mitsuba 3는 단색광으로 사용 가능

  렌더러, RGB 기반 렌더러 또는 스펙트럼 렌더러. 각 변형은 다음을 수행할 수 있습니다.

  원하는 경우 선택적으로 편광 효과를 고려하십시오.

튜토리얼 비디오, 문서

우리는 부드러운 소개를 제공하는 여러 YouTube 비디오를 녹화했습니다.

미츠바3와 Dr.Jit. 이 외에도 완전한 Juypter 노트북을 찾을 수 있습니다.

다양한 애플리케이션, 사용법 가이드, 참조 문서를 다루고 있습니다.

readthedocs에서.

설치

우리는 PyPI를 통해 사전 컴파일된 바이너리 휠을 제공합니다. 이 방법으로 Mitsuba를 설치하는 것은 실행만큼 간단합니다.

 pip 미츠바 설치

명령줄에서. Python 패키지에는 기본적으로 13가지 변형이 포함되어 있습니다.

• scalar_rgb

• scalar_spectral

• scalarspectralpolarized

• llvmadrgb

• llvmadmono

• llvmadmono_polarized

• llvmadspectral

• llvmadspectral_polarized

• cudaadrgb

• cudaadmono

• cudaadmono_polarized

• cudaadspectral

• cudaadspectral_polarized

처음 두 개는 RGB 중 하나를 사용하여 한 번에 한 광선 시뮬레이션을 수행합니다.

또는 스펙트럼 색상 표현 중 후자 두 개는 역으로 사용될 수 있습니다.

CPU 또는 GPU에서 렌더링합니다. 추가 변형에 액세스하려면 다음을 수행해야 합니다.

CMake를 사용하여 Dr.Jit의 사용자 정의 버전을 컴파일합니다. 다음을 참조하세요.

선적 서류 비치

이에 대한 자세한 내용은.

요구사항

• Python >= 3.8

• (선택 사항) GPU 계산의 경우: Nvidia driver >= 495.89

• (선택 사항) CPU에서 벡터화/병렬 계산의 경우: LLVM >= 11.1

용법

다음은 렌더링이 얼마나 간단한지 보여주는 간단한 "Hello World" 예제입니다.

Python에서 Mitsuba 3을 사용하는 장면:

 # 별칭 "mi"를 사용하여 라이브러리 가져오기 import mitsuba as mi# renderermi.setvariant('scalarrgb')의 변형 설정# 장면 로드 = mi.loaddict(mi.cornellbox())# 장면 렌더링 = mi. render(scene)# 렌더링된 이미지를 EXR 파일에 씁니다mi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

다양한 애플리케이션을 다루는 튜토리얼과 예제 노트북을 찾을 수 있습니다.

문서에서.

에 대한

이 프로젝트는 Wenzel Jakob이 만들었습니다.

코드의 중요한 기능 및/또는 개선 사항은 다음에 의해 기여되었습니다.

세바스티앙 슈파이어러,

니콜라스 루셀,

멀린 니미에-데이비드,

델리오 비치니,

티지안 젤트너,

밥티스트 니콜레,

미구엘 크레스포,

빈센트 르로이,

장쯔이.

학술 프로젝트에서 Mitsuba 3를 사용하는 경우 다음을 인용하십시오.

 @software{Mitsuba3,title = {Mitsuba 3 렌더러},author = {Wenzel Jakob 및 Sébastien Speierer 및 Nicolas Roussel 및 Merlin Nimier-David 및 Delio Vicini 및 Tizian Zeltner 및 Baptiste Nicolet 및 Miguel Crespo 및 Vincent Leroy 및 Ziyi Zhang},note = {https://mitsuba-renderer.org},버전 = {3.1.1}, 연도 = 2022}